유형별(엔드포인트 보안, 네트워크 보안, 애플리케이션 보안, 클라우드 보안), 애플리케이션(ID 및 액세스 관리, 위험 및 규정 준수 관리, 데이터 손실 방지, 통합 위협 관리, 보안 및 취약성 관리, 안티바이러스/안티맬웨어, 사기 탐지/안티 사기, 침입 탐지/방지 시스템, 위협 인텔리전스, 기타)별 사이버 보안 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 인공 지능(AI) 및 지역 통찰력 및 예측 2034년

사이버 보안 시장 규모의 인공 지능(AI)

사이버 보안 분야의 글로벌 인공 지능(AI) 시장 규모는 2024년 290억 4천만 달러로 평가되었으며, 2025년에는 365억 4천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2026년에는 약 459억 6천만 달러에 도달하고 2034년에는 2,882억 8천만 달러로 더욱 급증할 것으로 예상됩니다. 이러한 놀라운 확장은 강력한 연평균 성장률을 반영합니다. (CAGR)은 2025~2034년 예측 기간 동안 25.8%입니다. 사이버 보안의 AI는 보안 운영 센터(SOC), 클라우드 네이티브 환경, 엔드포인트 보호, 네트워크 분석 및 위협 인텔리전스 플랫폼 전반에 채택되어 탐지를 자동화하고, 경고의 우선 순위를 지정하고, 사고 대응을 가속화하고 있습니다.

미국 사이버 보안 시장의 인공 지능은 적응형 위협 탐지, 자율 대응, 신원 중심 보호에 대한 연방 및 기업의 투자에 의해 주도됩니다. 미국 조직은 강력한 R&D 예산, 성숙한 클라우드 채택, 데이터 보호에 대한 규제 강조 덕분에 고급 AI 보안 배포에서 불균형적인 점유율(기업 AI 보안 파일럿 프로그램의 약 36~40%)을 차지하고 있습니다. 국토 안보 및 국방 조달은 또한 중요한 인프라 보호 및 실시간 이상 탐지를 위한 전문 AI 사이버 보안 플랫폼을 가속화합니다.

주요 결과

• 시장규모 –사이버 보안 시장의 글로벌 인공 지능(AI) 가치는 2025년에 365억 4천만 달러로 평가되었으며, 2034년까지 2,882억 8천만 달러에 도달하여 예측 기간 동안 25.8%의 강력한 CAGR로 확장될 것으로 예상됩니다.
• 성장 동인 –시장 성장의 약 45%는 AI 기반 위협 탐지에 대한 기업 투자 증가에 의해 촉진되었으며, 38%는 신속한 클라우드 채택, 32%는 사이버 보안 운영 자동화 증가, 27%는 신원 중심 보호에 대한 집중 증가, 18%는 산업 전반에 걸친 관리 보안 서비스 확장에 의해 촉진되었습니다.
• 동향 –현재 트렌드의 약 55%는 확장된 탐지 및 대응(XDR) 통합, 48%는 생성 AI 기반 위협 대응, 40%는 관리형 탐지 및 대응(MDR) 채택, 30%는 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요, 22%는 협업 방어를 위한 연합 학습 프레임워크 구현에 중점을 두고 있습니다.
• 주요 플레이어 –시장을 선도하는 기업으로는 Darktrace, Cylance, Securonix, IBM, NVIDIA Corporation 등이 있으며 이들은 전 세계적으로 혁신, 기업 배포, AI 기반 사이버 보안 솔루션을 총괄하고 있습니다.
• 지역 통찰력 –북미는 세계 시장의 36%로 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 아시아 태평양이 34%, 유럽이 22%, 중동 및 아프리카가 8%로 그 뒤를 따르고 있습니다. 이는 사이버 보안 생태계 전반에 걸쳐 다양한 지역 투자 우선 순위와 기술 채택 성숙도를 반영합니다.
• 도전과제 –문제의 약 38%는 모델 드리프트 및 재교육 요구 사항, 28%는 제한된 레이블 데이터 가용성, 24%는 적대 및 회피 공격, 18%는 숙련된 AI 사이버 전문가 부족, 12%는 복잡한 IT 환경 내 높은 통합 및 배포 비용으로 인해 발생합니다.
• 업계에 미치는 영향 –사이버 보안에 AI를 구현하면 경보 분류 효율성이 40% 향상되고, 탐지 정확도가 35% 향상되고, 평균 대응 시간(MTTR)이 30% 단축되고, 사고 플레이북이 25% 자동화되고, 기업 보안 운영 전반에 걸쳐 오탐률이 20% 감소했습니다.
• 최근 개발 –시장은 인수 및 파트너십 활동이 40% 급증하고, 신제품 출시가 30% 증가하고, 클라우드 기반 AI 서비스가 28% 확장되고, 지역 사이버 보안 연구소가 25% 성장하고, 주요 공급업체 간 설명 가능한 AI 및 거버넌스 기능 업그레이드 출시가 18%를 기록했습니다.

사이버 보안 분야의 AI는 기계 학습, 행동 분석, 자연어 처리, 이상 탐지를 고유하게 결합하여 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)을 단축합니다. 시장은 규칙 기반 자동화에서 측정 가능한 마진을 통해 오탐지를 줄이는 자가 학습 모델로 전환하고 있습니다. 보안 팀은 ML 기반 상관 관계 및 이상 징후 점수를 배포한 후 허위 경고가 최대 60% 감소했다고 보고합니다. 공급업체 생태계는 원격 측정 수집, 모델 교육, 설명 가능한 AI 출력을 결합하여 감사 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 플랫폼 중심 아키텍처로 전환하고 있습니다. 기업 채택 곡선은 위반 비용과 규제 벌금으로 인해 초기 채택이 주도되는 금융, 의료, 정부 및 대규모 소매 분야에서 상당한 보급률을 보여줍니다.

사이버 보안 시장 동향의 인공 지능(AI)

사이버 보안 시장의 AI는 몇 가지 측정 가능한 추세를 보여줍니다. 첫째, 적대적 및 생성적 AI 기반 위협으로 인해 AI 기반 방어에 대한 수요가 가속화되었습니다. 보안 구매자는 탐지 및 대응에 초점을 맞춘 AI/ML 솔루션에 대한 예산 할당이 48% 증가했다고 보고합니다. 둘째, 이제 클라우드 네이티브 보안 스택에 AI 기반 XDR/UEBA 모듈이 포함됩니다. 도구 확장을 줄이기 위해 엔터프라이즈 SOC의 35% 이상이 통합 원격 측정 플랫폼으로 이동하면서 플랫폼 통합이 가시화되었습니다. 셋째, 자동화 주도 SOC는 AI를 활용하여 경보를 분류하고 강화합니다. 자동화된 AI 플레이북을 사용하는 팀은 사고 억제 시간이 최대 45% 더 빨라진다고 보고합니다. 넷째, 설명 가능한 AI 및 모델 거버넌스가 우선순위를 얻고 있습니다. 규제 및 조달 팀은 추적 가능한 의사 결정 및 감사 로그를 요구하여 공급업체가 모델 설명 기능을 로드맵에 포함하도록 유도합니다. 다섯째, 위협 정보 공유 및 연합 학습 파일럿(대기업의 약 22%)이 급증하면서 원시 원격 측정을 노출하지 않고도 협업 모델 교육이 가능해지고 새로운 공격 전술의 탐지가 향상됩니다. 마지막으로, AI 기능이 내장된 관리형 탐지 및 대응(MDR) 서비스는 중견 시장 고객 사이에서 빠른 활용도를 보이며, 채널 파트너는 AI 지원 MSSP 제품을 전년 대비 약 30% 늘렸습니다.

사이버 보안 시장 역학의 인공 지능(AI)

사이버 보안에서 AI의 시장 역학은 점점 더 정교해지는 위협과 방어적인 AI 스택 사이의 피드백 루프에 의해 주도됩니다. 수요 측면에서는 세간의 이목을 끄는 침해와 공급망 공격으로 인해 기업이 사전 예방적인 AI 기반 위협 사냥 및 행동 분석을 채택하게 되었습니다. 공급 측면에서 하이퍼스케일러와 보안 공급업체는 사전 학습된 모델, 원격 측정 파이프라인 및 자동화된 문제 해결 플레이북을 플랫폼에 내장하여 배포 일정을 단축하고 있습니다. 장벽에는 모델 드리프트, 데이터 품질 및 개인정보 보호 문제, 그리고 모델을 조정하고 오탐지를 처리하기 위한 숙련된 ML-SecOps 인재의 필요성이 포함됩니다. 클라우드 제공업체, 칩 제조업체(가속화된 ML 추론용), 보안 스타트업 간의 파트너십이 시장 진출 전략을 재편하고 있습니다. 실시간 감지를 위한 GPU/가속기 지원 추론에 대한 투자는 공급 측면에서 주목할 만한 추세입니다.

기회

클라우드 기반 및 관리형 탐지 서비스로 확장

기회: 클라우드 마이그레이션과 하이브리드 작업 모델은 공격 표면을 확장하고 AI 기반 클라우드 보안 및 MDR에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 시장 파일럿 프로그램에서는 관리형 AI 기반 MDR 서비스가 감지 시간을 최대 50%까지 단축하고 성숙한 사내 SOC가 부족한 중간 시장 고객을 위한 적용 범위를 확대하는 것으로 나타났습니다.

드라이버

위협의 복잡성 증가 및 자동화된 대응의 필요성

추진력: 자동화된 공격, 서비스형 랜섬웨어, AI 지원 피싱의 확산으로 인해 보안 팀은 자율 탐지, 강화 및 초기 봉쇄를 위해 AI를 채택하게 되었습니다. 연구에 따르면 AI 분류를 통해 분석가 작업량을 약 40% 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.

시장 제약

"데이터 개인 정보 보호, 라벨 부족 및 통합 복잡성"

제한 사항에는 감독된 ML에 대한 제한적인 고품질 레이블이 지정된 데이터 세트가 포함되어 있어 드문 공격 패턴의 정확성이 제한됩니다. 약 28%의 기업이 사내 모델 교육에 원격 측정 라벨링이 부족하다고 보고했습니다. 개인 정보 보호 규정 및 국경 간 데이터 전송 규칙으로 인해 중앙 집중식 모델 교육 및 공유가 복잡해졌습니다. 레거시 SIEM 및 네트워크 스택과의 통합 복잡성은 채택자의 33%에 의해 보고되었으며, 이로 인해 배포 일정이 늘어나고 공급업체 전문 서비스가 필요합니다. 또한 ML 보안 엔지니어링의 인재 부족으로 인해 최적화 주기가 길어지고 모델 유지 관리에 대한 운영 비용이 증가합니다.

시장 과제

"모델 및 설명 가능성 요구 사항에 대한 적대적 공격"

과제에는 공격자의 탐색 및 중독 모델과 ​​같은 적대적 회피와 감사 및 규제 조사를 통과하기 위한 설명 가능한 AI의 필요성이 포함됩니다. 보안 팀은 공격자 기술이 발전함에 따라 모델 드리프트에 직면하고 지속적인 재교육 및 검증을 요구합니다. 배포된 모델의 약 24%는 자주 재조정이 필요합니다. 공급업체는 민감도와 특이성의 균형을 맞춰 오탐을 제한하는 동시에 규정 준수 및 사고 사후 분석에 대한 감사 가능한 결정 추적을 제공해야 합니다.

세분화 분석

유형별(엔드포인트 보안, 네트워크 보안, 애플리케이션 보안, 클라우드 보안) 및 애플리케이션별(ID 및 액세스 관리, 위험 및 규정 준수 관리, 데이터 손실 방지, 통합 위협 관리, 보안 및 취약성 관리, 바이러스 백신/안티맬웨어, 사기 탐지/사기 방지, 침입 탐지/방지 시스템, 위협 인텔리전스, 기타)별 사이버 보안의 인공 지능 시장 세그먼트. 엔드포인트를 겨냥한 공격과 측면 이동 탐지 요구가 증가함에 따라 엔드포인트와 네트워크 보안이 큰 비중을 차지합니다. 광범위한 클라우드 마이그레이션으로 인해 클라우드 보안이 빠르게 확장되고 있습니다. 클라우드 기반 AI 감지 및 CSP 통합 원격 측정은 해결 가능한 주요 기회를 나타냅니다. 애플리케이션 전반에 걸쳐 금융 서비스를 위한 신원 중심 AI(행동 생체 인식, 적응형 MFA) 및 사기 탐지는 초기에 높은 ROI 채택을 보여줍니다. 기업은 침해 영향을 직접적으로 줄이거나 시간이 많이 걸리는 SOC 작업을 자동화하는 사용 사례의 우선순위를 정합니다.

유형별

엔드포인트 보안

엔드포인트 보안은 행동 원격 측정, EDR 자동화 및 페이로드 분석을 위해 AI를 활용합니다. 약 42%의 기업이 AI로 강화된 엔드포인트 솔루션을 배포한 후 파일리스 및 영주 공격에 대한 탐지가 향상되었다고 보고했습니다.

엔드포인트 보안은 광범위한 엔드포인트 원격 측정과 원격 인력 시나리오에서 자동화된 대응의 필요성으로 인해 유형 수요의 상당 부분을 차지했으며, 엔터프라이즈 파일럿에서는 분석가 분류 시간이 최대 40% 감소한 것으로 나타났습니다.

네트워크 보안

네트워크 보안은 AI를 사용하여 흐름 원격 측정, 암호화된 트래픽 분석 및 측면 이동 감지를 분석합니다. 배포에는 동서 트래픽 전반에 걸쳐 이상 탐지를 개선하여 체류 시간을 줄이는 AI 기반 NDR/XDR 플랫폼이 포함됩니다.

네트워크 보안은 NDR 및 트래픽 가시성 도구에 대한 기업의 투자로 인해 유형 사용의 주요 부분을 차지했습니다. 조종사는 측면 이동 위협 탐지 시간이 최대 35% 감소한 것으로 나타났습니다.

애플리케이션 보안

애플리케이션 보안은 런타임 보호, API의 이상 동작 감지, 자동화된 코드 취약점 분류를 위해 AI를 적용합니다. DevSecOps 파이프라인은 AI 기반 정적 및 동적 분석을 통합하여 문제 해결의 우선순위를 정합니다.

조직이 AI를 CI/CD 보안 게이트에 내장하여 취약성 분류율이 향상되고 생산 사고가 감소함에 따라 애플리케이션 보안이 주목할만한 점유율을 차지했습니다.

클라우드 보안

클라우드 보안은 AI를 사용하여 다중 클라우드 자산 전반에서 잘못된 구성, ID 이상 및 권한 상승을 감지합니다. AI 기반 클라우드 상태 관리 및 CASB 기능이 점점 더 많이 내장되고 있습니다.

클라우드 보안은 AI 지원 도구를 사용하여 잘못된 구성과 의심스러운 계정 간 동작을 최대 50% 더 빠르게 감지하는 기업을 보고하면서 급속한 성장을 보였습니다.

애플리케이션별

신원 및 액세스 관리

IAM은 적응형 인증, 로그인 패턴의 이상 탐지, 행동 생체 인식을 위해 AI를 활용합니다. 기업에서는 인증 이벤트에 AI 기반 변칙 점수를 배포한 후 크리덴셜 스터핑 사고가 최대 38% 감소했다고 보고했습니다.

조직이 원격 액세스 및 권한 있는 계정을 보호하기 위해 ID 우선 보안과 지속적인 인증을 우선시함에 따라 ID 및 액세스 관리는 상당한 규모의 애플리케이션 공유를 포착했습니다.

위험 및 규정 준수 관리

AI는 제어 매핑, 증거 수집 자동화, 규정 준수 드리프트 감지를 지원합니다. AI를 사용하는 보안 팀은 감사 준비 및 증거 수집에 소요되는 시간이 30% 단축되었다고 보고합니다.

위험 및 규정 준수 관리는 특히 감사 가능성과 자동화된 제어가 중요한 금융 및 의료 부문에서 성장하는 응용 분야입니다.

데이터 손실 방지

AI 기반 DLP는 콘텐츠 인식 분류 및 상황별 분석을 사용하여 오탐을 줄이고 응답 속도를 높입니다. AI 기반 DLP를 사용하는 조직에서는 비정상적인 유출 탐지가 34% 향상되었습니다.

DLP는 민감한 데이터 공간이 있는 기업에서 우선적으로 사용됩니다. 금융 서비스 및 의료 서비스에서는 우발적이고 악의적인 데이터 유출을 방지하기 위해 주목할만한 DLP 투자를 보고합니다.

통합 위협 관리

통합 위협 관리는 다중 벡터 상관관계를 위해 AI를 통합합니다. 통합을 통해 알림 피로도를 줄이고 지역 MSSP 및 중간 규모 시장 고객을 위한 조정을 단순화합니다.

AI를 탑재한 Utm 솔루션은 효율적인 운영과 번들 보안 서비스를 원하는 채널 파트너들 사이에서 인기가 높습니다.

보안 및 취약점 관리

AI 기반 취약성 스캐너는 악용 가능성과 컨텍스트를 기준으로 발견 사항의 우선순위를 지정하여 해결 효율성을 높이고 많은 프로그램에서 중요한 백로그를 30% 이상 줄입니다.

이 애플리케이션은 대규모 IT 자산에 대한 패치 우선순위 지정 및 공격 경로 감소를 해결합니다.

바이러스 백신/맬웨어 방지

차세대 바이러스 백신은 악성 패턴 탐지 및 행동 기반 예방을 위해 ML을 사용합니다. 배포를 통해 서명 의존도가 줄어들고 다형성 악성 코드의 탐지가 향상됩니다.

바이러스 백신은 AI 원격 측정 상관 관계를 통해 강화된 엔드포인트 보호 제품군의 핵심 애플리케이션으로 남아 있습니다.

사기 탐지/사기 방지

AI 모델은 사용자 행동, 거래 패턴, 장치 원격 측정을 분석하여 비정상적인 거래를 표시합니다. 금융 기관에서는 고급 모델을 사용하여 오탐 사기 경고가 25~40% 감소했다고 보고합니다.

사기 탐지는 AI가 신속한 위험 점수와 적응형 규칙을 제공하는 은행, 결제 처리업체, 전자상거래 플랫폼을 위한 고가치 애플리케이션입니다.

침입탐지/방지 시스템

AI 기반 IDS/IPS는 이상 탐지 및 컨텍스트 강화를 통해 서명 규칙을 강화하여 은밀한 측면 이동 및 제로 데이 활동을 식별합니다.

AI 지원 IDS/IPS를 사용하는 조직은 분할된 네트워크 전반에서 이상 행동 탐지 기능이 향상되었다고 보고합니다.

위협 인텔리전스

AI는 글로벌 원격 측정을 상호 연관시키고, IOC 추출을 자동화하고, 사전 예방적 방어를 위한 예측 위협 모델링을 활성화하여 위협 정보를 강화합니다.

AI 기반의 위협 인텔리전스 플랫폼은 위협 사냥 및 전략적 사고 예방 활동의 핵심입니다.

기타

기타 애플리케이션으로는 보안 조정, 공급망 위험 관리, 속임수 기술, 내부자 위협 탐지를 위한 AI 등이 있으며, 각 애플리케이션은 전문 프로그램에서 측정 가능한 ROI와 함께 파일럿 단계 채택을 보여줍니다.

다른 범주는 나머지 애플리케이션 점유율을 총체적으로 나타내며 맞춤형 사용 사례의 규모가 커짐에 따라 증가하고 있습니다.

사이버 보안 시장 지역 전망의 인공 지능(AI)

사이버 보안 시장의 전 세계 인공 지능(AI) 가치는 2024년에 290억 4천만 달러로 평가되었으며, 2025년에는 365억 4천만 달러, 2034년에는 2,882억 8천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2025~2034년 동안 연평균 성장률(CAGR) 25.8%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 2025년 지역 분포는 총 100%이며 다음과 같이 할당됩니다: 북미 36%, 아시아 태평양 34%, 유럽 22%, 중동 및 아프리카 8%. 북미는 높은 기업 지출 및 클라우드 채택으로 인해 선두를 달리고 있으며, 아시아 태평양은 대규모 디지털 혁신 프로젝트가 주도하고, 유럽은 규정 준수 중심 투자를 강조하며, 중동 및 아프리카는 통신 및 금융 부문에서 새로운 수요를 보여줍니다.

북아메리카

북미는 금융 서비스, 클라우드 제공업체, 국방 부문 전반에 걸쳐 광범위한 배포를 통해 AI 사이버 보안 채택을 주도하고 있습니다. 엔터프라이즈 SOC 현대화 프로젝트의 상당 부분에는 AI 기반 XDR, UEBA 및 자동화된 대응이 포함되어 있으며, 지역 조달에서는 클라우드 기반 원격 측정 피드와의 통합을 우선시합니다.

북미는 2025년 사이버 보안 시장 점유율에서 전 세계 AI의 약 36%를 차지했습니다.

유럽

유럽의 AI 사이버 보안 시장은 금융, 제조 및 중요 인프라 분야에서 강력한 채택을 통해 GDPR을 준수하고 설명 가능한 AI 솔루션을 강조합니다. 지역 공급업체 및 시스템 통합업체는 규제 요구 사항을 충족하기 위해 모델 거버넌스 및 감사 가능성 기능에 중점을 둡니다.

유럽은 2025년 사이버 보안 시장에서 전 세계 AI의 약 22%를 차지했습니다.

아시아태평양

아시아 태평양 지역에서는 클라우드, 통신, 소비자 인터넷 기업 전반에 걸쳐 AI 보안 도입이 빠르게 진행되고 있습니다. 대규모 디지털 이니셔티브와 지역별 하이퍼스케일러 성장으로 인해 AI 지원 위협 탐지 및 사기 방지 플랫폼에 대한 투자가 촉진됩니다.

2025년 아시아태평양 지역은 글로벌 시장 점유율의 약 34%를 차지했다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 통신 사업자, 은행 및 국가 사이버 이니셔티브가 주도하는 발전 중인 AI 보안 시장입니다. 이 지역은 통신 및 에너지 인프라를 보호하기 위해 MDR 도입 및 AI 기반 네트워크 보안에 중점을 두고 있습니다.

중동 및 아프리카는 2025년 사이버 보안 시장에서 전 세계 AI의 약 8%를 차지했습니다.

프로파일링된 사이버 보안 시장 회사의 주요 인공 지능(AI) 목록

투자 분석 및 기회

사이버 보안에서 AI에 대한 투자는 세 가지 벡터에 우선순위를 둡니다. (1) 플랫폼 통합 - 공급업체가 SIEM, SOAR, XDR 및 위협 인텔리전스를 통합 AI 기반 플랫폼에 통합하여 툴링 확장을 줄이고 신호 대 잡음비를 높입니다. (2) 운영화 - 실시간 감지를 지원하기 위한 모델 거버넌스, 보안을 위한 MLOps 및 엣지에서의 가속화된 추론(GPU/가속기 투자)에 대한 투자입니다. (3) 관리형 서비스 - 중견 시장 고객에게 서비스를 제공하기 위해 AI 플레이북을 구축하는 MSSP 및 MDR 제공업체입니다. 자본 흐름은 설명 가능한 AI, 조직 간 모델 교육을 위한 연합 학습 및 신원 우선 탐지 기능을 제공하는 스타트업에 대한 상당한 VC 및 전략적 관심을 나타냅니다. 또한 조직에서는 모델 견고성을 테스트하고 방어 튜닝을 개선하기 위해 생성적 AI 위협 시뮬레이션을 위한 파일럿 프로그램에 자금을 지원하고 있습니다. 조달 추세는 튜닝 및 통합을 위한 전문 서비스와 결합된 다년간 라이센스의 증가를 보여줍니다. 기업은 새로운 보안 예산의 25~35%를 AI 주도 탐지 및 자동화에 할당합니다. 전략적 투자자는 측정 가능한 SOC 효율성 향상(경고량 감소, MTTR 가속화)을 입증할 수 있는 공급업체와 글로벌 유통을 위한 강력한 파트너 채널을 제공하는 공급업체를 목표로 삼고 있습니다. 마지막으로 감사 가능한 AI 출력, 모델 계보 및 강력한 데이터 처리 제어 기능을 제공하는 공급업체에는 규제 및 규정 준수 기반 기회가 존재합니다. 이 영역은 RFP 평가의 주요 차별화 요소가 됩니다.

신제품 개발

새로운 제품 개발 트렌드는 실시간 추론 엔진, 설명 가능한 AI 모듈, AI 지원 자동화 제품군에 중점을 두고 있습니다. 공급업체는 클라우드 원격 측정, 엔드포인트 행동 기준 및 API 이상 징후 점수에 맞게 조정된 사전 훈련된 위협 모델을 제공하고 있습니다. 제품 로드맵에는 자동화된 플레이북 생성, 비즈니스 컨텍스트를 결합한 위험 점수 대시보드, AI 모델 거버넌스 기능(버전 관리, 드리프트 감지, 편향 확인)이 포함됩니다. 시간에 민감한 감지에 대한 대기 시간을 줄이기 위해 온프레미스 환경을 위한 하드웨어 가속 추론 어플라이언스와 IoT 장치용 경량 에지 추론 에이전트가 개발 중입니다. SOAR 및 사례 관리 시스템과 통합하면 수동 분석가의 노력을 줄이는 폐쇄 루프 자동화가 가능합니다. 또한, 생성 AI 시스템에 대한 모델 중독 감지, 신속한 유출 제어, 데이터 유출 모니터링 등 AI 관련 위험을 겨냥한 제품이 특화된 모듈로 등장하고 있습니다. 공급업체는 또한 고객이 탐지 효율성을 검증하고 통제된 환경에서 적대적 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 위협 사냥 툴킷과 합성 원격 측정 생성기를 번들로 제공합니다.

최근 개발

• Darktrace는 AI 기능과 M&A 활동을 확장하여 네트워크 가시성 및 클라우드 보안 도구를 강화하기 위한 전략적 인수를 발표했습니다(2024~2025년 발표).
• Cisco는 AI 기반 보안 분석을 네트워크 및 클라우드 스택(2024년 트랜잭션 마일스톤)에 통합하기 위해 주요 Splunk 인수를 완료했습니다.
• SentinelOne과 동료들은 AI 지원 엔드포인트 및 클라우드 감지 서비스(2024~2025년 수익/업데이트)에 대한 수요가 높다는 점을 언급하면서 ARR 및 제품 확장이 가속화되고 있다고 보고했습니다.
• 주요 클라우드 제공업체는 클라우드 구성 오류와 비정상적인 액세스 패턴을 감지하기 위해 기본 AI 보안 서비스와 사전 구축된 ML 모델을 출시했습니다(2024~2025년 제품 출시).
• 공급업체는 규정 준수 요구 사항 및 기업 조달 요구(2024~2025년 제품 업데이트)에 대응하여 설명 가능성 및 모델 거버넌스 기능을 도입했습니다.

보고서 범위

이 보고서는 사이버 보안 시장 규모(2024~2034년)의 인공 지능(AI), 유형 및 애플리케이션별 세분화, 지역 분석 및 자세한 회사 프로파일링을 다룹니다. 실시간 추론, 연합 학습 파일럿, 설명 가능한 AI 및 모델 거버넌스 등 기술 동향을 분석하고 공급업체 통합, 채널 역학, 관리형 서비스 확산을 포함한 시장 구조를 평가합니다. 해당 범위에는 업종(금융, 의료, 정부, 소매) 전반의 채택 지표, 조달 추세, 위험 및 규정 준수 영향, 레거시 보안 스택과의 통합 복잡성이 포함됩니다. 보고서는 또한 AI 모델 견고성, 추론을 위한 하드웨어 가속, 생성 AI 위험 완화를 위한 전문 모듈에 대한 투자 주제, 제품 로드맵, 제조업체 개발에 대해 자세히 설명합니다. 방법론은 공급업체 공개, 수익 논평, 공개 서류 및 업계 설문조사를 결합하여 AI 보안 투자 및 공급업체 평가의 우선순위를 지정하려는 보안 리더, 투자자 및 기술 전략가에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.